हार्वर्ड यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने गूगल DeepMind टीम के साथ मिलकर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक का उपयोग करके वर्चुअल चूहों के लिए एक आर्टिफिशियल "ब्रेन" बनाया है, जो जटिल वातावरण में उनके गति को सटीकता से नियंत्रित कर सकता है। यह नवाचार "नेचर" पत्रिका में प्रकाशित हुआ है।
शोध टीम ने असली चूहों के डेटा का उपयोग करके बायोमेकैनिकली यथार्थवादी 3D चूहा मॉडल बनाया। DeepMind के गहन मजबूत सीखने के एल्गोरिदम ने इस मॉडल के लिए एक आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN) ब्रेन को प्रशिक्षित किया, जिससे यह उल्टे गतिशीलता मॉडल के माध्यम से विभिन्न जटिल गति पथों और बलों को सटीकता से उत्पन्न कर सकता है।
स्रोत: Google DeepMind
यह वर्चुअल ब्रेन न केवल प्रशिक्षित कार्यों की नकल कर सकता है, बल्कि यह कभी न देखे गए नए व्यवहारों को स्वतंत्र रूप से उत्पन्न कर सकता है, जिसका अनुकरण "वास्तविकता को पार" करने के रूप में देखा जा सकता है। परियोजना के प्रमुख Ölveczky ने कहा कि DeepMind की तकनीक जटिल अनुकरण के लिए मजबूत समर्थन प्रदान करती है, जो इस सहयोग में महत्वपूर्ण प्रगति का कारण बनी।
यह शोध जटिल पशु व्यवहार के लिए जिम्मेदार न्यूरल सर्किट का अन्वेषण करने के लिए एक नई राह खोलता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ब्रेन के कार्य करने के तरीके का विश्लेषण करके, वैज्ञानिक असली जीवों के ब्रेन के संचालन के सिद्धांत को समझ सकते हैं। यह नवोन्मेषी अनुकरण विधि उन्नत रोबोट नियंत्रण प्रणाली के डिजाइन में भी उपयोगी हो सकती है।
और भी उत्साहजनक बात यह है कि यह "वर्चुअल न्यूरोसाइंस" के नए क्षेत्र की शुरुआत कर सकता है। भविष्य में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा जीवों का अनुकरण शायद सामान्य और बीमार ब्रेन के अध्ययन के लिए पारदर्शी प्रयोगात्मक मॉडल बन सकता है, जो अभूतपूर्व अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा और यहां तक कि तंत्रिका तंत्र रोगों के इलाज के लिए नई रणनीतियों को जन्म दे सकता है।
वर्तमान परिणामों के आधार पर, अगला कदम शोधकर्ता वर्चुअल चूहों को अधिक आत्मनिर्भरता प्रदान करना है, जिससे वे नए कौशल सीखने की प्रक्रिया का अनुकरण कर सकें और जटिल व्यवहार क्षमताओं को प्राप्त करने के लिए ब्रेन के रहस्यों की और खोज कर सकें। इस विधि में निरंतर सुधार के माध्यम से, न्यूरोसाइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान निश्चित रूप से नए क्रांतिकारी प्रगति को जन्म देगा।
